Schlagwort: EAS-MAG.digital News

Unternehmen durch aussagekräftige Daten zu unterstützen, damit sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können, ist das Ziel von Business Intelligence (BI).

Business Intelligence in der Fertigungsindustrie

Historisch hat BI seine Wurzeln in den 1960er Jahren als System für die gemeinsamen Nutzung von Informationen im gesamten Unternehmen. Moderne BI zeichnet sich in der Praxis durch die Bereitstellung einer umfassenden Sicht auf Unternehmensdaten aus. Diese Daten werden genutzt, um Veränderungen voranzutreiben, Ineffizienzen zu beseitigen und schnell auf Veränderungen am Markt oder bei Lieferketten zu reagieren – immer mit dem übergeordneten Ziel, die Unternehmensleistung zu optimieren.

Reichelt elektronik sieht vor allem die vielen Vorteile für die Fertigungsindustrie: „Die Fertigungs- bzw. Produktionsbranche ist ein komplexer Sektor mit vielen unterschiedlichen Elementen. Überall im Unternehmen werden Daten gesammelt. Aus diesem Grund können Firmen dieser Branche in besonderem Maße von Business Intelligence sowie der Auswertung der zahlreichen Daten profitieren,“ kommentiert Sebastian Wrubel, Produktmanager Verkauf/POS & Logistik bei reichelt elektronik.

„Bereits bei der Lieferung von Rohstoffen, dem Betrieb von Maschinen oder dem Qualitätsmanagement werden jede Minute neue Daten generiert. Hinzu kommen betriebswirtschaftliche Daten. Mithilfe von BI können Unternehmen bessere Einblicke in ihre Daten gewinnen und somit fundierte Geschäftsentscheidungen treffen und neue Potenziale erschließen.“

Warum ist Business Intelligence für Ihr Unternehmen wichtig?

Business Intelligence umfasst eine breite Palette von Analysetechniken und Tools. Zu seinen wesentlichen Bestandteilen gehören Data Analytics und Business Analytics, die mithilfe von Data Mining, Berichterstattung, Datenabfrage, Benchmarking, Datenvorbereitung und Visualisierung funktionieren. Dadurch gewinnen Unternehmen einen umfassenden Einblick in aktuelle und historische Daten. BI ermöglicht beispielsweise die Erstellung von Leistungs- und Wettbewerbsvergleichen und hilft, potenzielle, interessante Markttrends frühzeitig zu erkennen. 

Auf der anderen Seite kann BI genutzt werden, um operative Prozesse im Unternehmen zu optimieren. Zum Beispiel lassen sich im Bereich Compliance Datenanalysen durchführen, sodass Unternehmen frühzeitig prüfen können, ob sie Vorschriften oder Normen erfüllen. Die Datenanalysen gewähren auch Einblicke in den gesamten Fertigungszyklus, mit deren Auswertung sich die Produktionsprozesse optimieren und Engpässe identifizieren lassen. 

Darüber hinaus lassen sich mit BI die Bestände effektiv verwalten, um die Lagerhaltungskosten zu senken und die Lieferkette effizienter zu gestalten. Mitarbeiter können frühzeitig Abweichungen erkennen, indem sie alle relevanten Kennzahlen kontinuierlich überwachen und auswerten. Dadurch behalten sie Kennwerte wie Maschinenauslastung, Auftragsstatus, Termintreue, Materialkosten oder Produktionsqualität im Blick.

Qualitätssicherung und Risikomanagement in der Produktentwicklung

In der Fertigung von medizinischen Produkten steckt BI noch in den Kinderschuhen, doch hier zeigen erste Projekte bereits das Potenzial datenbasierter Prozessoptimierung. Einige medizinische Produkte wie etwa Implantate oder auch Dentalprodukte werden mithilfe additiver Fertigung (3D-Druck) hergestellt, um eine individuelle Anpassung an die Patienten zu ermöglichen. Das macht den Herstellungsprozess jedoch auch komplex, denn zahlreiche Umweltfaktoren und andere Parameter wie Maschineneinstellungen haben Einfluss auf die Qualität der Bauteile. Zudem unterliegt die Produktion strengen Richtlinien. So bestimmt die europäische Medical Device Regulation (MDR), dass Unternehmen den Herstellungsprozess über die gesamte Lieferkette hinweg nachweisen können. Deshalb ist es besonders wichtig, Fehler bei dem Herstellungsprozess sehr schnell erkennen zu können. 

Bisher stützte sich die Qualitätskontrolle bei medizinischen Produkten oft nur auf die Überprüfung der Teile per Computertomographie (CT). Der Einsatz von Business Analytik kann helfen, diesen Prozess zu erweitern und auf lange Sicht zu verbessern.

Durch die Einführung von zusätzlichen digitalen Methoden zur Qualitätssicherung wie etwa sensorbasierte Überwachung von 3D-Druckern, Wärmeöfen oder 3D-Scannern sowie deren Vernetzung können nun mehr Werte gesammelt und die Qualität der Produktion engmaschig überprüft werden. Defekte oder falsche Einstellungen bei 3D-Druckern können so schneller identifiziert und dadurch die Fertigung von fehlerhaften oder qualitativ minderwertigen Teilen vermieden werden. Dies erleichtert nicht nur den Prozessnachweis, sondern steigert auch die Qualität der Produktion und spart damit langfristig Produktionskosten ein.

Prozessoptimierung durch Data Mining  

Ein Beispiel aus der Versorgungsbranche verdeutlicht, wie die Datenanalyse zu verbesserten Abläufen beiträgt. Die Stadtwerke Bonn überprüfen in sogenannten Plausibilitätsprüfungen stets, ob die gemeldeten Zählerstände dem erwarteten Muster entsprechen. So sollen frühzeitig Fehler in Geräten, Lecks in Rohren oder andere Fehler erkannt werden. Mit insgesamt 367.000 abgerechneten Zählerständen zwischen Januar 2020 und April 2021 kam es bei der Prüfung der abgelesenen Zählerstände jedoch immer wieder zu Verzögerungen und Fehlerquoten. 

Daher initiierten die Stadtwerke Bonn eine Process-Mining-Initiative mit Appian. Die Analyse ergab, dass etwa 75 Prozent der Plausibilitätsprüfungen unnötig waren, was bis zu 571 Arbeitstage in Anspruch nehmen konnte. Mit diesen Erkenntnissen wurden die Plausibilitätsgrenzen des Systems optimiert. So sorgten die Stadtwerke Bonn für schnellere und reibungslosere Arbeitsabläufe, konnten Kosten einsparen und steigerten so auch ihre Kundenzufriedenheit.

Auch der Fertigungsindustrie bietet Data Mining entscheidende Vorteile. Durch die Analyse des gesamten Fertigungszyklus können Muster erkannt und fundierte Entscheidungen getroffen werden, die die Effizienz und Qualität steigern. Integrierte Datenplattformen erleichtern die Zusammenarbeit mit Lieferanten und verbessern den Informationsfluss.

Verbesserung der Lieferkettenperformance 

Bei der Implementierung von Just-in-Time (JIT) Prinzipien zur Lieferkettenoptimierung ist BI oft das Mittel der Wahl. Walmart gilt als Paradebeispiel im Einzelhandel, aber auch die Fertigungsbranche kann von dieser Strategie profitieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetechnologien prognostiziert Walmart die Kundennachfrage präzise, um die Lagerbestände zu optimieren und Engpässe zu vermeiden.

Darüber hinaus hat das Unternehmen die Methode des Cross-Docking eingeführt. Dabei werden Güter nicht mehr in ein Lager geliefert, sondern direkt umgeschlagen und zum Kunden versendet. So werden Handhabungs- und Lagerkosten minimiert. 

Was bei Walmart funktioniert, eignet sich auch für die Fertigungsbranche. Durch eine nahtlose Überwachung der Lieferkette erhalten Unternehmen Kontrolle über den Warenfluss und können flexibel auf Herausforderungen reagieren. Seien es Ressourcenknappheit im Ursprungsland, Preisänderungen von Lieferanten oder handelspolitische Faktoren  – mit BI in den Lieferkettenmanagementprozessen sorgen Fertigungsunternehmen für Planungssicherheit, Stabilität und Kundenzufriedenheit.

Fazit 

Business Intelligence (BI) und Analytik bilden einen entscheidenden Teil des gesamten Geschäftsprozesses, indem sie nicht nur die aktuellen Betriebsabläufe optimieren, sondern auch die Grundlage für zukünftige Planungsentscheidungen legen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten und Produktionskapazitäten können Unternehmen in der Fertigungsbranche verbesserte Konzepte erstellen und ihre Produktionsplanung optimieren. Dies gewährleistet nicht nur, dass Produkte rechtzeitig und in der richtigen Menge hergestellt werden, um die Nachfrage zu decken und Ressourcen zu schonen, sondern trägt auch dazu bei, langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern. In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft sind BI und Analytik unverzichtbare Werkzeuge für Unternehmen, um erfolgreich zu sein und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Regelmäßige Prüfungen und Bewertungen des Netzwerks schützen Unternehmen vor großen Schäden durch Downtimes oder Sicherheitslücken. Opengear, Anbieter von Out-of-Band-Managementlösungen zum Schutz kritischer Infrastrukturen, hat einen Sieben-Schritte-Plan für Network Security Audits und Assessments erarbeitet, mit dem IT-Teams ihr Netzwerk im Griff behalten.

Drum prüfe, wie dein Netz empfindet: In sieben Schritten zu erfolgreichen Network Audits

Die Netzwerklandschaft ist im steten Wandel: Ständig gibt es technologische Innovationen und fast täglich erscheinen neue Bedrohungen für die Sicherheit und Stabilität der Netze auf dem Radar der Administratoren. Regelmäßige Prüfungen (Audits) und Bewertungen (Assessments) von Netzwerken sind daher nicht nur eine bewährte Praxis, sondern mittlerweile eine grundlegende Notwendigkeit. Wie Unternehmen dabei vorgehen sollten, zeigt der Sieben-Schritte-Plan von Opengear

Schritt #1: Die Wichtigkeit regelmäßiger Prüfungen anerkennen

Das richtige Mindset ist das A und O, um die Sicherheit, Stabilität und Resilienz von Netzwerken zu gewährleisten. Wenn IT-Teams es nicht für wichtig erachten, den Status quo ihrer Infrastruktur regelmäßig zu überprüfen, nützt der beste Plan nichts. Administratoren sollten sich daher der Bedeutung von Network Audits bewusst sein: Sie ermöglichen es, die Netzwerkinfrastruktur, deren Konfigurationen sowie Zugangskontrollen unter die Lupe zu nehmen und potenzielle Sicherheitslücken zu untersuchen. Dieser systematische Ansatz ermöglicht es IT-Teams, Einblicke in den aktuellen Zustand ihres Netzwerks zu erhalten und Abweichungen von etablierten Sicherheitsrichtlinien zu erkennen.

Schritt #2: Schwachstellen und Sicherheitslücken identifizieren

Ein Grundsatz der Cybersicherheit lautet: „Du kannst nicht schützen, was du nicht siehst.“ Frei nach diesem Motto brauchen IT-Teams nicht nur das richtige Mindset und regelmäßige Audits, sondern gründliche Assessments ihrer Netzwerke. Sie können dazu beitragen, Schwachstellen zu ermitteln, die das Netz für Sicherheitsbedrohungen anfällig machen könnten. Typische Schwachstellen sind veraltete Software, Fehlkonfigurationen oder nicht gepatchte Systeme. Wer diese Schwachstellen erkennt, der kann auch proaktiv Maßnahmen ergreifen und Probleme beheben, bevor Cyberkriminelle sie ausnutzen.

Schritt #3: Schwachstellen proaktiv adressieren

Sind Schwachstellen im Netzwerk identifiziert, folgt deren proaktive Behebung. IT-Teams sollten einen systematischen Ansatz entwickeln, um potenzielle Sicherheitslücken zeitnah zu schließen – sei es durch Softwareupdates, Anpassungen der Konfiguration oder Patches. Ein proaktiver Ansatz mindert Risiken und stärkt die Resilienz des Netzwerks.

Schritt #4: Auch das Konfigurationsmanagement beachten

Regelmäßige Prüfungen des Netzwerks sollten weit über das Schließen von Sicherheitslücken hinausgehen und auch das Konfigurationsmanagement umfassen. Durch die Evaluierung der Netzwerkeinstellungen stellen IT-Teams sicher, dass ihre Konfiguration den Best Practices der jeweiligen Branche und den Unternehmensrichtlinien entspricht. Dieser Prozess hilft, unbeabsichtigte Fehlkonfigurationen zu vermeiden, die das Netzwerk instabil machen oder die Sicherheit gefährden könnten.

Schritt #5: Immer einen Schritt voraus sein

Kontinuierliches Monitoring ist ein integraler Bestandteil regelmäßiger Audits und der Schlüssel, um auf Veränderungen schnell reagieren zu können. Die extrem schnelllebige Dynamik von Cyberbedrohungen und technologischen Fortschritten erfordert ständige Wachsamkeit. IT-Teams benötigen daher Tools und Prozesse, die Echtzeiteinblicke in die Netzwerkaktivität bieten und schnelle Reaktionen auf auftretende Probleme ermöglichen.

Schritt #6: Automatisierung nutzen

Da Zeit ein essenzieller Faktor ist, gerade wenn die Stabilität oder Sicherheit eines Netzwerks bedroht ist, müssen sich Unternehmen besser jetzt als später mit dem Thema Automatisierung und KI auseinandersetzen. Entsprechende Auditing-Tools rationalisieren den Prüfprozess und ermöglichen eine gründliche, aber eben auch hocheffiziente Bewertung der Netzwerkintegrität. Sie erleichtern es, Schwachstellen zu identifizieren, die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien zu überprüfen und auch entsprechende Berichte zu erstellen. Automatisierung einzusetzen, spart nicht nur Zeit, sondern gewährleistet überdies ein einheitliches und gründliches Assessment des Netzes. 

Schritt #7: Dokumentationen und Reports nicht vergessen

Zu guter Letzt sollten IT-Teams auch die Dokumentation und das Reporting nicht vergessen. KI-basierte Auditing-Tools können dabei helfen, indem sie automatisch Berichte über Prüfungsergebnisse, getroffene Abhilfemaßnahmen und alle am Netzwerk vorgenommenen Änderungen erstellen. Die so erstellte Dokumentation dient als wertvolle Ressource für zukünftige Audits, Compliance-Prüfungen und Reaktionen auf Vorfälle im Netzwerk.

„Regelmäßige Prüfungen und Bewertungen sind ein Eckpfeiler jeder guten Strategie für das Netzwerkmanagement und verbessern nachhaltig die Resilienz von Netzwerken“, betont Dirk Schuma, Sales Manager EMEA North bei Opengear. „IT-Teams können die gewonnenen Einblicke nutzen, um Schwachstellen zu beheben, Sicherheitslücken zu schließen und ihr Netzwerk mit der optimalen Konfiguration zu betreiben. Mit diesem Fundament fällt es ihnen dann auch leicht, die Herausforderungen einer sich ständig verändernden Netzwerklandschaft zu meistern.“

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Für die einen ist KI eine Bedrohung für die Menschheit, für die anderen ein Segen, der eine verheißungsvolle Zukunft verspricht. Was letztlich stimmt, hängt davon ab, wie wir damit umgehen und was wir daraus machen. 

Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug, das wir richtig nutzen müssen

Der scheinbar unaufhaltsame Siegeszug der Künstlichen Intelligenz, insbesondere der generativen KI, sorgt derzeit für hitzige Diskussionen. Dabei sollten wir sie in erster Linie als ein Werkzeug betrachten. Und sie braucht daher jemanden, der sie richtig bedient und sinnvoll einsetzt. Damit sind wir beim Menschen. Der intelligente Umgang mit Werkzeugen gehört seit Urzeiten zu unseren herausragendsten Fähigkeiten. Warum sollte das bei KI anders sein? Sie soll uns im Idealfall unterstützen und besser machen. Daraus ergibt sich folgerichtig die Frage, was KI eigentlich besser kann als der Mensch.

Automatisierung durch KI: Effizienz versus Kreativität und Intuition

KI ist in der Lage, langweilige, wiederkehrende Tätigkeiten automatisch zu erledigen. Sie kann Unmengen von Daten sichten, verarbeiten, analysieren und daraus Faktoren für die Entscheidungsfindung extrahieren. Bei typisch menschlichen Eigenschaften wie Kreativität, Einfühlungsvermögen, moralischem Empfinden, Emotionalität und der Fähigkeit zur Selbstkritik aber muss sie passen. Und ihr fehlt der innere Kompass, Entscheidungen über den Tellerrand hinaus treffen zu können und aus Intuition heraus etwas Anderes, völlig Neues und Wertvolles zu tun. Käme KI beispielsweise von sich aus auf die verwegene Idee, innerhalb eines Jahrzehnts auf dem Mond landen zu wollen?

Let‘s work together

Damit sind die Vorgaben für die Arbeitsteilung und Kooperationsformen zwischen Mensch und KI klar umrissen. Für den Einsatz von KI in Unternehmen ergeben sich daraus typische Einsatzszenarien. Sie liegen vor allem an den Bruchstellen einer sich rasant verändernden Arbeitswelt wie Fachkräftemangel, Workflow-Optimierung, Innovationsbeschleunigung oder veränderten Service-Anforderungen. Hier kann KI wertvolle Dienste leisten. Wer sie dafür nutzt, hat gute Chancen, daraus Wettbewerbsvorteile zu ziehen.

Die Notwendigkeit der KI-Integration: Chancen und Herausforderungen für Unternehmen

Verzicht oder Ignoranz sind also keine Optionen. Der Konkurrent, der mit KI-Unterstützung seine Entwicklungsprozesse verkürzt und Kosten optimiert, sagt Danke. Ohne Einarbeitung und koordiniertes Lernen wird das natürlich nicht funktionieren. Denn nur wer sein Werkzeug wirklich beherrscht, kann kreativ, produktiv und verantwortungsvoll damit umgehen. Generative KI stellt uns hier vor ganz neue Herausforderungen, denn sie simuliert Kreativität. Das sollten und müssen wir nutzen. KI ist nicht mehr und nicht weniger als ein unglaublich mächtiges Werkzeug. Es kommt nur darauf an, was wir daraus machen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen nicht nur dabei helfen, interne Prozesse und Aufgaben effizienter zu organisieren. Auch im Umgang mit Kunden bietet die Technologie enormes Potenzial, um die Customer Experience (CX) – und damit die Zufriedenheit der Konsumenten – zu steigern. Das Spektrum der Möglichkeiten reicht dabei von der Personalisierung der Kundeninteraktion bis hin zur Optimierung des Bestandsmanagements. Wer sich hier als Organisation weiterentwickeln will, steht vor Fragen wie: Wo also lohnt es sich für Unternehmen, im Bereich Customer Experience in KI zu investieren, wie geht man am besten vor – und was ist am Ende der Nutzen?

Die Top 5 Vorteile von KI für die Customer Experience

Ein grundlegendes Element der Customer Experience ist die Produkt Experience (PX), weshalb es sich lohnt, sich zunächst auf diesen Bereich zu konzentrieren. Denn mit KI fällt es Unternehmen in der Regel deutlich leichter, effiziente und hochpersonalisierte Produkterlebnisse über mehrere digitale und physische Kontaktpunkte hinweg zu schaffen. Dies gilt nicht nur für die Touchpoints in der eigenen Organisation, sondern auch für externe Berührpunkte.

Heutige Kernanwendungen von KI für PX

Das klingt für viele Verantwortliche in Unternehmen sehr verlockend – aber zunächst muss sich das Management klar darüber werden, wie es überhaupt in das Thema KI einsteigen möchte – und das kann zunächst überfordern. In der Praxis zeigt sich aber immer wieder, dass vor allem drei Kernanwendungen entscheidend für die PX eines Unternehmens sind: Sie sollten daher zuerst angegangen werden. Meist ergibt sich daraus direkt eine logische Reihenfolge, um mit möglichst geringem Aufwand den maximalen Nutzen aus der KI zu ziehen.

Sammlung und Bereinigung von Produktdaten

Mit Hilfe von KI lassen sich Produktdaten zentral verwalten, sehr präzise bereinigen und anreichern – einschließlich der Entfernung von Duplikaten, der Datenextraktion sowie der Produktkategorisierung und -klassifizierung in großem Umfang. So entfallen für die verantwortlichen Teams langwierige manuelle Datenarbeiten.

Data Enrichment

Es lassen sich schnell und einfach gebrauchsfertige Inhalte, einschließlich Produktbeschreibungen und Produktseiten, erstellen, die genau dem „Tone of Voice“ des Unternehmens sowie vorgegebenen Zeichenlimits entsprechen und geschäftskritische Schlüsselwörter enthalten.

Personalisierung für neue Märkte und Regionen

Produktinhalte können automatisch übersetzt werden, um eine gute PX effizient in großem Maßstab und in jeder Sprache zu gewährleisten.

Die Vorteile von KI im Bereich Customer Experience

Wenn Unternehmen die genannten Punkte umsetzen, welchen Benefit können sie genau für die Customer Experience erwarten? Hier sind die wichtigsten Vorteile:

Standardisierte Produktdaten

KI-Algorithmen können Produktdaten standardisieren, indem sie konsistente Formate, Kategorien und Namenskonventionen durchsetzen. Sie können trainiert werden, um Fehler, Duplikate, Inkonsistenzen oder fehlende Informationen in Hunderttausenden von Produktlisten über verschiedene Kanäle hinweg zu identifizieren. Dies stellt sicher, dass alle Produktinformationen einheitlich strukturiert sind, was Kunden die Navigation und den Vergleich von Artikeln an den von ihnen besuchten Touchpoints erleichtert.

Datenanalyse und Personalisierung

Machine-Learning-Algorithmen können große Mengen an Kundendaten verarbeiten, um datengestützte Einblicke in Kundenpräferenzen und -verhalten zu gewinnen. Konsumgüterhersteller können beispielsweise KI nutzen, um Kundenkaufhistorien und Surfgewohnheiten zu analysieren und ihnen auf der Grundlage dessen, was Kunden mit einem ähnlichen Profil in der Vergangenheit gekauft haben, hochpersonalisierte Produktempfehlungen und Marketinginhalte anbieten.

Marktexpansion

Die Technologie hilft auch dabei, die Türen zu globalen Märkten und Kanälen zu öffnen, indem sie maßgeschneiderte, lokalisierte Inhalte in großem Maßstab erstellt. Zwar erfordern KI-generierte Übersetzungen immer noch menschliche Überwachung. Aber diese Technologie ist schon heute in der Lage, Titel, Beschreibungen, Versandgrößen oder -zeiten und Maßeinheiten zu übersetzen und dabei kulturelle Nuancen oder lokale Vorschriften zu berücksichtigen.

Effizienter Kundenservice

Im Einzelhandel können KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten rund um die Uhr Kundendienst leisten, unabhängig von Zeitzone oder Sprache. Obwohl ein Roboter oft keine komplexen Probleme lösen oder schwierige Fragen klären kann und sollte, eignet sich die Technologie, um häufige technische Fragen zu clustern – oder zumindest bestimmte Fragen direkt an die zuständigen menschlichen Mitarbeiter weiterzuleiten.

Bestandsmanagement

Durch KI-gestützte Nachfrageprognosen können Einzelhändler ihr Bestandsmanagement besser ausbalancieren. Dazu gehört das Training von KI-Algorithmen mit historischen Verkaufsdaten und Markttrends, wobei Variablen wie erhöhte Nachfrage während der Feiertage oder plötzliche Verkaufsrückgänge berücksichtigt werden. Auf diese Weise können Einzelhändler präzise Vorhersagen über Bestellmengen treffen und so kostspielige Über- oder Unterbestände wirksam vermeiden.

Fazit

KI bietet enorme Potenziale, um das Kundenerlebnis deutlich zu verbessern. Von der Datenbereinigung und -anreicherung über die Datenanalyse und Personalisierung bis hin zur Marktexpansion, effizientem Kundenservice und Bestandsmanagement – KI-gestützte Tools können in allen Phasen signifikante Vorteile bringen. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig und effektiv einsetzen, verbessern nicht nur ihre Produktqualität, sondern steigern auch ihre Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit – ein entscheidender Faktor, um in hart umkämpften Märkten eine Vorreiterposition einzunehmen.

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …

Digitale Zwillinge sind für die Industrie 4.0 essentiell. Ihre Implementierung setzt jedoch eine sorgfältige Planung und Ausführung voraus. NTT DATA, ein weltweit führendes Unternehmen für digitale Business- und IT-Dienstleistungen, erklärt, auf welche Punkte Unternehmen achten müssen und wie sie am besten vorgehen.  

In sechs Schritten zum Digitalen Zwilling

Viele produzierende Betriebe haben in den vergangenen Jahren in ihre Digitalisierung investiert – schließlich stehen sie unter enormen Druck, Prozesse effizienter zu gestalten und die erforderliche Produktqualität trotz fehlender Ressourcen zu gewährleisten. So wurden neue Sensoren eingeführt, um Bauteile zu tracken oder Produktionsanlagen zu überwachen. Wenn es allerdings darum geht, das komplexe Geflecht in einer Fertigung wirklich zu verstehen und zu optimieren, führt kein Weg an einem Digitalen Zwilling vorbei. Damit Realisierung, Implementierung und Betrieb reibungslos funktionieren, sollte sich die Industrie Schritt für Schritt an die Umsetzung machen.  

Schritt 1: Verständnis des Konzepts

Bevor Unternehmen starten, müssen sie erst einmal die Technologie genau verstehen. Ein Digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung eines physischen Produkts oder Prozesses, die mithilfe von Echtzeitdaten dessen Verhalten simuliert und analysiert. In der Fertigung kann ein Digitaler Zwilling beispielsweise eine virtuelle Version einer Maschine, einer Produktionsanlage oder einer kompletten Fabrik sein. Dieses Abbild ermöglicht es den Ingenieuren und Betreibern, verschiedene Szenarien zu simulieren, die Auswirkungen von Änderungen vorherzusagen und die Leistung in Echtzeit zu überwachen. Die Königsdisziplin ist schließlich ein bidirektionales System, bei dem der Digitale Zwilling sein Pendant in der realen Welt nahezu vollständig selbst steuert.

Schritt 2: Identifizierung der Ziele

Als nächstes müssen Unternehmen grundlegende Fragen klären und ein gemeinsames Verständnis über Art und Umfang des Digitalen Zwillings entwickeln. Geht es nur um ein gerendertes, bewegtes 3D-Modell oder um einen realen Anwendungsfall wie die virtuelle Inbetriebnahme einer Produktionslinie? Die Festlegung klarer Ziele – ob nun die Verbesserung der Anlageneffizienz, die Steigerung der Produktqualität, die Reduzierung von Ausfallzeiten oder die Optimierung der Ausbildungs- und Wartungsprozesse – hilft dabei, den Fokus während des Implementierungsprozesses zu behalten und sicherzustellen, dass die Investition in den Digitalen Zwilling einen messbaren Mehrwert für das Unternehmen bietet.

Schritt 3: Auswahl der richtigen Technologie

Ein Digitaler Zwilling umfasst zunächst einmal eine Kombination aus Sensoren, Datenbanken, Algorithmen und Visualisierungswerkzeugen, die die zu erfassenden Informationen strukturieren (ontologisches Modell). Sensoren sammeln Informationen aus der physischen Umgebung, welche dann in Datenbanken gespeichert und verarbeitet werden. Mithilfe von Algorithmen werden diese Daten analysiert und in ein virtuelles Modell umgewandelt. Visualisierungswerkzeuge wiederum helfen, den Digitalen Zwilling zu betrachten und detailliert zu analysieren. Gleichzeitig ist der Digitale Zwilling eng mit Technologien wie Edge Computing und Private 5G verbunden. Die Datenverarbeitung direkt vor Ort verhindert Verzögerungen, die bei der Übertragung in ein zentrales Rechenzentrum oder die Cloud unweigerlich entstehen. In der Produktionsumgebung selbst sorgt der aktuelle Mobilfunkstandard mit seiner großen Bandbreite und ultraniedrigen Latenz für verzögerungsfreie Übertragungen. So kommen die Daten nicht nur blitzschnell bei den Digitalen Zwillingen an, sondern deren Erkenntnisse und Anweisungen werden auch umgehend zurückgespielt, sodass die Maschinen nahezu in Echtzeit auf Ereignisse reagieren können.

Schritt 4: Integration von Datenquellen

Die Qualität und Verfügbarkeit der Daten spielt bei der Realisierung eines Digitalen Zwillings eine zentrale Rolle. Zunächst müssen die verschiedenen Informationen, die Sensoren und IoT-Konnektoren erfassen, an zentraler Stelle zusammengeführt werden. Genauso wichtig ist es, dass die gelieferten Betriebs- und Umgebungsdaten aus der realen Welt mit weiteren Informationen aus dem Unternehmen wie Stücklisten, Konstruktionsspezifikationen oder Protokollen von Kundenbeschwerden kombiniert werden. Eine umfassende Datenintegration ist entscheidend, um einen genauen und vollständigen Digitalen Zwilling zu erhalten, der ein realistisches Abbild des physischen Produkts oder Prozesses bietet.

Schritt 5: Modellierung des Digitalen Zwillings

Parallel dazu wird ein Modell des realen Objekts erstellt. Unternehmen sollten einem strukturierten und iterativen Prozess für das Entwerfen, Modellieren, Simulieren, Validieren und Verfeinern ihres Digitalen Zwillings folgen. Damit das Modell alle Erwartungen erfüllt, kann es zudem sinnvoll sein, die unterschiedlichen Stakeholder – von Kunden über Lieferanten bis zu Mitarbeitern – in den Entwicklungs- und Testprozess einzubeziehen. Schließlich muss das virtuelle Abbild mit Echtzeitdaten über Zustand, Leistung, Umgebungseinflüsse oder Verhaltensmuster „gefüttert“ und aktuell gehalten werden.

Schritt 6: Kontinuierliche Optimierung

Ein Digitaler Zwilling ist kein statisches Konzept, sondern sollte kontinuierlich optimiert und aktualisiert werden, um mit den sich ändernden Anforderungen und Bedingungen Schritt zu halten. Unternehmen sollten die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Verbesserungen vorzunehmen und neue Funktionen hinzuzufügen. Dies kann die Feinabstimmung von Modellparametern, die Integration neuer Datenquellen oder die Anpassung von Algorithmen umfassen, um die Genauigkeit und Relevanz des Digitalen Zwillings ständig zu verbessern.

„Richtig geplant und umgesetzt, bringt der Digitale Zwilling eine Vielzahl von Vorteilen. Dazu zählen nicht nur die Minimierung von Fehlern oder die Verbesserung der jeweiligen Produktsicherheit: Die daraus resultierende optimierte Steuerung von Anlagen wirkt sich direkt positiv auf die Profitabilität aus“, erklärt Marcus Giehrl, Practice Director Innovations and Smart Technologies bei NTT Ltd. (ein Unternehmen der NTT DATA, Inc.). „Eine schlechte Vorbereitung kann jedoch schnell zum Verhängnis werden. Indem Unternehmen Schritt für Schritt vorgehen, stellen sie sicher, dass die Implementierung reibungslos verläuft und die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.“

Der Beitrag wurde ursprünglich hier veröffentlicht …